Conçu selon SAHI — sutra après sutra.
La Strategy for Artificial Intelligence in Healthcare de l’Inde énonce sept principes directeurs. Chacun correspond à une propriété de la plateforme qui peut être testée, et non à une intention.
La provenance est écrite dans la même transaction que le résultat qu’elle décrit. Si la provenance ne peut pas être écrite, le résultat n’est pas conservé.
Une validation humaine imposée et non contournable. Le modèle ne détient aucune autorité ; une personne nommée et habilitée la détient.
Les obligations applicables aux dispositifs sont assumées intégralement, quelle que soit la classification, afin que le développement ne repose sur aucun pari réglementaire.
Performance par sous-groupe, calibration et taux de refus rapportés dans chaque validation. Le taux de refus par sous-groupe révèle une mesure de sécurité qui devient une barrière d’accès.
La signature lie une personne nommée et habilitée à une empreinte du contenu exactement tel qu’il a été signé. Toute modification l’invalide.
Le moteur de critères restitue chaque critère rempli et non rempli, avec les données qui ont tranché. Deux interactions jusqu’aux preuves.
Comportement fail-closed, surveillance de la dérive et plan prédéfini de gestion des changements avec retour arrière automatique.
Prêts pour une évaluation indépendante.
BODH — la Benchmarking Open Data Platform for Health AI, lancée aux côtés de SAHI lors de l’India AI Impact Summit 2026 et développée par l’IIT Kanpur avec la National Health Authority — est un environnement fédéré relevant de l’ABDM. Les développeurs y entraînent leurs modèles sur site sans accéder aux données patients brutes ; seuls les poids affinés des modèles en ressortent. Elle évalue la performance, la robustesse, les biais et la généralisabilité face à des jeux de données indiens diversifiés et anonymisés.
C’est la description de l’architecture à laquelle nous nous sommes déjà engagés. Une plateforme qui centralise les données ne peut pas entrer dans ce processus ; une plateforme fédérée, native des standards et reproductible par construction peut y entrer immédiatement.
L’IIT Kanpur a décrit BODH comme pouvant devenir l’outil d’audit algorithmique tiers par défaut pour l’IA en santé. Soma Nova entend se soumettre à cette évaluation plutôt que de l’éviter.
Aligné sur les rails nationaux.
Discuter d’un déploiement national.
Pour les programmes, les ministères et les organismes de santé publique agissant dans le cadre de l’ABDM.